Оцінювання відповідності розподілу для змінної ldl

У цій вправі ви зосередитеся на одній змінній набору даних про діабет dia: рівні ліпопротеїнів низької щільності в сироватці крові ldl. Ви визначите, чи й надалі нормальний розподіл є хорошим вибором для ldl з огляду на додаткову інформацію, отриману з критерію Колмогорова—Смирнова.

Датафрейм dia уже завантажено для вас. Також імпортовано такі бібліотеки: pandas як pd, numpy як np і scipy.stats як st.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання Монте-Карло в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть список list_of_dists, що містить ваші кандидатні розподіли: Лапласа, нормальний і експоненційний (саме в такому порядку); використайте правильні назви з scipy.stats.
Усередині циклу апроксимуйте дані відповідним імовірнісним розподілом, збережіть у змінній param.
Виконайте критерій Колмогорова—Смирнова для оцінки якості припасування, збережіть результат у змінній result.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
    dist = getattr(st, i)
    # Fit the data to the probability distribution
    param = dist.____
    # Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
    result = ____
    print(result)

Редагувати та запускати код